MONITORIZACIÓN

La monitorización de parámetros supone uno de los pilares sobre los que se sustenta el desarrollo tecnológico de las empresas que ha dado paso a la industria 4.0. Las diferentes técnicas de tratamiento de datos ayudan a la comprensión de grandes volúmenes de información y posibilitan la toma de decisiones, de un modo sencillo y efectivo, mediante cuadros de mando.

METODOLOGÍA Y FASES

La monitorización de los parámetros es un proceso continuo que requiere un estudio exhaustivo del sistema que se quiere monitorizar. Para aprovechar al máximo las capacidades del desarrollo tecnológico, tanto del software como hardware, es importante identificar y estudiar cada una de las etapas de este complejo proceso.

El primer paso del desarrollo de un proyecto de monitorización, es estudiar el sistema en profundidad, con el objetivo de identificar los KPI o parámetros más relevantes para definir correctamente los inputs o las entradas del sistema. Es el paso más importante, ya que los KPI elegidos marcarán la hoja de ruta de las decisiones que se tomen.

Una vez determinado qué KPI son significativos para la toma de decisiones, el siguiente paso es determinar los datos de entrada necesarios para obtener los mismos. La obtención de los datos de entrada no tiene una solución única, y por tanto, se va a determinar el hardware que más se ajuste a unas necesidades o limitaciones.

Después de realizar las mediciones pertinentes, conviene elegir un sistema de almacenamiento robusto y fiable, que almacene los datos de entrada para su posterior procesamiento. El sistema de almacenamiento puede ser físico o virtual, ambos de diferentes tecnologías. La elección dependerá principalmente de la velocidad de transferencia y volumen de los datos.

Tras el almacenamiento de los datos de entrada, hace falta un software de Business Intelligence para su importación. La digitalización de las empresas está en auge, lo que provoca una amplia variedad de alternativas del software en precio y características. En consecuencia, la elección dependerá principalmente del presupuesto disponible y la compatibilidad con el sistema de almacenamiento.

Para una correcta gestión de los datos importados, es preciso un proceso de refinado o transformación que permita estructurar de forma clara y coherente los inputs para generar datos de salida. Utilizando algoritmos matemáticos derivados de las técnicas de Machine Learning, se extraen las características descriptivas y los modelos predictivos de los datos.

El proceso de transformación de los datos de entrada en KPI elegidos, culmina con la generación de informes y cuadros de mando. Estas herramientas permiten interpretar la información de los datos de un modo intuitivo y preciso, lo que agiliza el proceso de toma de decisiones.

El verdadero potencial de la digitalización reside en cambiar la forma de toma de decisiones por una metodología basada en un análisis matemático. Business Intelligence permite trabajar con información real y objetiva, potenciando el proceso de toma de decisiones.

OBJETIVOS

En las últimas décadas, la digitalización de la industria, o industria 4.0, ha dado lugar a un crecimiento considerable del volumen de información que generan las empresas.

Cuanto mayor es el volumen de datos, más complejo resulta el análisis o extracción de la información útil.

Las técnicas de Business Intelligence se presentan como una solución basada en la ciencia de datos y proporcionan herramientas de visualización rápidas, sencillas e intuitivas. El proceso de toma de decisiones se potencia mediante estas técnicas, no sólo en tiempo, sino también en precisión.

Esta rama de la ciencia de datos o Big Data, da lugar a otras como Machine Learning o Data Mining.

En Retecsol buscamos la sinergia entre Big Data y el consumo energético, especializándonos en esta disciplina para contribuir a eliminar la huella de CO2 del planeta, acercando la realidad actual y futura a los objetivos fijados por la Unión Europea.